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Enregistrement W2903649170 · doi:10.1101/501619

Metal-induced abnormalities in diatom girdle bands

2018· preprint· en· W2903649170 sur OpenAlexfundno aff
Adriana Olenici, Saúl Blanco, María Borrego‐Ramos, Francisco Jiménez‐Gómez, Francisco Guerrero, Laura Momeu, Călin Baciu

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiatoms and Algae Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesColegiul Consultativ pentru Cercetare-Dezvoltare şi InovareUnitatea Executiva pentru Finantarea Invatamantului Superior, a Cercetarii, Dezvoltarii si InovariiAutoritatea Natională pentru Cercetare StiintificăCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésDiatomFrustuleCingulum (brain)StriationBiologyAnatomyZoologyEcologyPaleontologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There have been a number of studies that described a serial of type of teratology occurring in different diatom taxa and that highlight the relation between metal concentration and diatom deformities, but this subject still remain not deeply understood. The present study refers to the effect of metal pollution on the diatom Achnanthidium minutissimum s.l. by describing a new form of teratology. The samples were collected in a mine area, Rosia Montana, from Romania. We observed that, exposed to environmental stress, the frustule of diatom cells appeared altered in several ways, with abnormal forms occurring in different diatom species that presented deformed valve outlines, modifications of the raphe canal system, irregular striation or mixed teratologies. In a particular sampling location where A. minutissimum s.l. was identified as the dominant species, 20.53% of the individuals presented an unreported type of deformity. This kind of teratology affects the cingulum, the valvocopula more exactly, by becoming markedly undulate.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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